[논문]여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 규칙기반 에이전트 M&S

이은복; 신석훈; 유용준; 지승도; 김재익

doi:10.9709/jkss.2011.20.3.111

여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 규칙기반 에이전트 M&S
The Rule-based Agent Modeling and Simulation considering the Evacuation Behavior Characteristics on the Passenger Ship Fire 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.20 no.3, 2011년, pp.111 - 117

이은복 (한국항공대학교 컴퓨터공학과) , 신석훈 (한국항공대학교 컴퓨터공학과) , 유용준 (한국항공대학교 컴퓨터공학과) , 지승도 (한국항공대학교 컴퓨터공학과) , 김재익 (국방과학연구소 함정전투체계개발단)

초록
AI-Helper

본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper suggests the passenger model considered evacuation behavioral characteristics on the passenger ship fire using a rules-based agent technique. The existing evacuation simulation system was modeled only passenger speed. The speed-based model considered passenger's physical characteristics, so it couldn't consider evacuation behavioral characteristics. For solving this problem, we modeled the passenger model using a rule-based agent applied evacuation behavioral characteristics. The rule-based agent consists of knowledge base and inference engine. In knowledge base, we represented evacuation behavioral characteristics, and chose the examples of the evacuation behavioral characteristics to show various patterns of behavior. And we simulated in the IMO MSC/Circ.1238 example 8 and we proved the simulation results could represent variety patterns of human behavior.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문의 목적은 피난행동특성 표현이 가능한 승객 모델을 규칙기반 에이전트로 구현하고, 이를 검증하는 것이다.
국제해사기구 해양안전위원회(MSC : Maritime Safety Committee)는 ‘신조 및 현존 여객선에 대한 피난 분석 지침(IMO MSC/Circ 1238 : Guideline on evacuation analysis for new and existing passenger ships)’ (IMO, 2007)을 제정하여, 컴퓨터 시뮬레이션에서 도출된 피난시간을 인정하고 있으며, 여객선 화재시 피난을 진행하고 결과를 분석하는 데 필요한 인간모델링 및 예제별 상황에 따른 시뮬레이션 환경 요구사항, 결과 분석 방법을 제시하고 있다. 비상상황에서 피난 경로를 따라 승객이 피난하는데 걸리는 시간을 계산하고, 승객의 병목현상을 확인하여 제거하는 것이 이 지침의 목적이며, 이 지침을 기본으로 진행한 여객선 화재시 피난의 결과를 피난로 설계, 여객선 안전성 평가 등의 다양한 용도로 활용하고 있다.

제안 방법

첫째로 각 실험조건별로 100회의 시뮬레이션을 수행하여 최소피난시간, 최대피난시간, 평균피난시간을 측정하여 각 피난시간을 통계적으로 분석하였다. 둘째로, 각 실험조건별로 진행한 100회의 시뮬레이션 중 하나씩의 사례를 선택하여 시간에 따른 승객수의 변화를 측정하여 분석하였다.
본 실험에서는 정성적 검증에 포함되는 8~11번 문제 중 10 m×10 m인 두 방이 10 m×2 m의 복도로 서로 연결 되어 있는 8번 문제의 환경을(그림 2 참조) 선택하여, 그림 3과 같은 여객선 피난 시뮬레이션 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 네 가지 실험조건으로 실험을 진행하였다.
패널티 보행 속도 알고리즘이란 승객의 집단행동에 플로킹 알고리즘을 적용했을 때 나타나는 승객 간 겹침 현상과 장애물 통과 현상을 해결하기 위해 장애물 표면에 법선 방향으로 거리에 반비례 하는 페널티 보행 속도를 부과함으로서 이를 해결하는 방법이다. 이를 위해 속도기반 승객모델을 구성하고 피난 시뮬레이션 도구 검증 예제 11가지를 시뮬레이션하여 모든 조건을 만족하였음을 검증하였으며, 특히 8번과 11번을 중점적으로 다루어 이를 확인하였다. 하지만 승객의 보행 속도만을 가지고는 승객모델에 위급한 상태에서 큰 차이를 보이는 피난행동특성을 고려하기에는 어려운 단점이 있다.
이는 다음 표 1과 같다. 일반적인 화재 시의 피난행동특성은 여객선 화재시의 피난행동특성과 유사하다고 할 수 있다 따라서 본 논문에서는 여객선 화재 시 승객의 행위특성을 지식으로 표현하기 위해 표 1의 피난행동특성을 적용한다.
시뮬레이션 결과는 두 가지 방법으로 분석하였다. 첫째로 각 실험조건별로 100회의 시뮬레이션을 수행하여 최소피난시간, 최대피난시간, 평균피난시간을 측정하여 각 피난시간을 통계적으로 분석하였다. 둘째로, 각 실험조건별로 진행한 100회의 시뮬레이션 중 하나씩의 사례를 선택하여 시간에 따른 승객수의 변화를 측정하여 분석하였다.
모든 승객이 방2에 진입하면 시뮬레이션이 종료된다. 피난 시간을 기록하여 결과를 분석한다.
한편, 본 연구에서는 승객의 의사결정에 규칙기반 에이전트 기술을 도입하여 승객을 모델링하였다. 에이전트는 지식을 활용하여 인간의 의사결정을 지원하는 방법으로서 자율성, 통신, 추론 및 학습능력 등의 기본 성질을 보유하고 있다.
기존 피난행태예측 연구 중에서 화재가 발생한 경우, 인간의 행동 반응을 국내외 연구사례를 조사하여 재난예방을 위한 기초지식을 제공한 연구가 있다(송국섭, 2003). 화재 경보에 대한 인간의 반응을 현장실험사례, 시뮬레이션 등을 통해 조사하여 인간 행동 반응을 해석하는 프로그램을 작성하고 인간의 피난행동특성을 제시하였다. 이는 다음 표 1과 같다.
･ 에이전트의 타당성 검증을 위해 여객선 승객 피난 시뮬레이션(박광필 등, 2010)과 유사한 속도기반모델을 모델링하였다. 박광필 외 3명의 논문에서는 승객모델에 플로킹(Reynolds, 1987)을 반영하여 모델링하였고, 본 실험에서는 수정된 플로킹 알고리즘(이은복 등, 2009)으로 실험을 진행하였다.

대상 데이터

각 실험조건에서 승객의 수는 100명씩으로 구성하였고, 각 실험조건별로 총 100회의 시뮬레이션을 수행한 결과를 통계적으로 분석하였다.
본 연구에서 사용한 규칙기반 에이전트는 HEAP기반 지능 에이전트 모델링 방법론(유용준 등, 2010)을 도입한 것으로 적용대상에 의존적인 지식을 갖는 지식베이스와 이 지식베이스와는 독립적으로 설계 운용되는 추론엔진으로 구성된 지능단위체들로 이루어져있다.

이론/모형

따라서 본 연구에서는 이러한 특성을 반영하기 위해 규칙기반 에이전트를 기법을 사용한다. 규칙기반 에이전트는 인간의 행동특성을 저장하는 지식베이스와 이를 바탕으로 자율적으로 추론하여 행동을 결정하게 하는 추론 엔진으로 구성된다.
･ 에이전트의 타당성 검증을 위해 여객선 승객 피난 시뮬레이션(박광필 등, 2010)과 유사한 속도기반모델을 모델링하였다. 박광필 외 3명의 논문에서는 승객모델에 플로킹(Reynolds, 1987)을 반영하여 모델링하였고, 본 실험에서는 수정된 플로킹 알고리즘(이은복 등, 2009)으로 실험을 진행하였다. 수정된 플로킹 알고리즘은 본 저자의 선행연구결과로써, 플로킹의 복잡한 세 가지 기본 힘벡터 연산을 수정하여 단순히 가장 가까운 개체와 일정 거리를 유지 하는 방식이다.

성능/효과

i) 플로킹규칙실험의 결과는 여객선 탈출 시뮬레이션(박광필 외 3명, 2010)의 실험 결과인 “탈출시간 69초”와 매우 흡사한 “평균탈출시간 63.15초”가 걸렸으며, 국제해사기구(IMO, 2007)에서 제시한 조건인 “방1의 승객들이 방2로 모두 피난이 가능함”에 만족하였다.
ii) 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객모델을 사용하여 여객선 화재시 피난 시뮬레이션이 가능함을 증명하였다.
ii) 규칙기반 에이전트를 이용하여 다양한 승객을 모델링하는 것이 가능하며, 인간의 신체적 특징뿐 아니라 위급한 상황에서 인간의 다양한 피난행동특성까지도 모델링하는 것이 가능함을 알 수 있다.
iii) 본 연구의 시뮬레이션 결과, 피난경로에 대한 지능이 높은 승객집단이 가장 빠르게 피난이 가능함을 알 수 있다.
iii) 분석결과, 화재시 인간피난행동특성(송국섭, 2003)인 일상동선지향성, 일시경로선택성, 부화뇌동성(표1)과 유사한 특징을 보였다.
이처럼 본 논문에서는 기존의 시스템들에서는 표현하는데 한계가 있었던 피난행동특성을 규칙기반 에이전트에 반영하여 다양한 피난행동을 표현할 수 있었다. 본 시뮬레이션 시스템의 장점은 다음과 같다.
일상동선지향성규칙을 가진 승객들의 최소피난시간은 33.5초, 최대피난시간은 49초, 평균피난시간은 41.5초로 가장 빠르게 피난이 가능함을 확인할 수 있다(표 3).
5초이다(표 3). 일시경로선택성규칙을 가진 승객들이 일상동선 지향성규칙을 가진 승객들보다 평균피난시간이 약 22초 정도 시간이 더 걸리는 것을 알 수 있다.

후속연구

따라서 본 연구에서 제시한 모델링 방법이 향후, 시뮬레이션을 이용한 여객선 피난로 설계, 안전성 평가 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 추후 규칙기반 에이전트에 승무원 모델을 추가한 실험을 진행하여 인간공학적인 측면을 확인하는 등, 여객선 화재시 피난 시뮬레이션을 확장할 예정이다.
따라서 본 연구에서 제시한 모델링 방법이 향후, 시뮬레이션을 이용한 여객선 피난로 설계, 안전성 평가 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 추후 규칙기반 에이전트에 승무원 모델을 추가한 실험을 진행하여 인간공학적인 측면을 확인하는 등, 여객선 화재시 피난 시뮬레이션을 확장할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	속도기반모델의 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 어떤 모델링을 하였는가?	속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다.
	속도기반모델의 문제점은?	기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다.
	기존 여객선 탈출 시뮬레이션 중 대표적인 것은?	기존 여객선 탈출 시뮬레이션 중 대표적인 것으로 국제해사기구(IMO : International Maritime Organization)의 피난 시뮬레이션 도구의 검증을 위한 지침에 패널티 보행 속도 알고리즘을 적용한 여객선 승객 피난 시뮬레이션이 있다(박광필 등, 2010). 패널티 보행 속도 알고리즘이란 승객의 집단행동에 플로킹 알고리즘을 적용했을 때 나타나는 승객 간 겹침 현상과 장애물 통과 현상을 해결하기 위해 장애물 표면에 법선 방향으로 거리에 반비례 하는 페널티 보행 속도를 부과함으로서 이를 해결하는 방법이다.

참고문헌 (11)

김홍대, 이종갑 외 1명, "해양안전 분야에서의 인간공학적고려에 관한 고찰", 한국해양환경공학회 춘계학술대회 논문집, 2001년.
박광필, 하솔 외 2명, "장애물 회피에 페널티 보행 속도 알고리즘을 적용한 여객선 승객 피난 시뮬레이션", 한국시뮬레이션학회 논문지 19(4), 2010년.
송국섭, "화재발생과 인간의 행동반응", 한국생활환경학회지, 10(1), 2003년.
유용준, 지승도 외 1명, "함정전투 시뮬레이션을 위한 HEAP 기반 지능 에이전트에 관한 연구", 한국시뮬레이션학회 논문지, 19(4), 2010년.
이강훈, "인간 행동패턴에 대한 고찰과 피난로 설계에의 적용방법에 관한 연구", 대한건축학회 논문지, 13(7), 2007년.
이은복, 신석훈 외 3명, "집단 로봇 제어를 위한 수정된 플로킹 알고리즘의 시뮬레이션 검증", 한국시뮬레이션학회 논문지, 18(4), 2009년.
Gwynne S., E.R. Galea, C. Lyster, and I. Glen, "Analysing the evacuation procedures employed on a thames passenger boat using the maritimeEXODUS evacuation model," Fire Technology, vol. 39, pp. 225-246, 2003.

상세보기
IMO, "Guidelines for evacuation analysis for new and existing passenger ship," IMO MSC/Circ.1238, 2007.
Reynolds C., "Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model", Computer Graphics, SIGGRAPH '87 Conference Proceedings, vol. 21, no. 4, pp. 25-34, 1987.
Schreckenberg M, T. Meyer-Konig, and H. Klupfel, "Simulating mustering and evacuation processes onboard passenger vessels; model and applications," International Symposium on Human Factors On Board, 2007.
Zeigler B. P., S.D. Chi, "Hierarchical Encapsulation and Abstraction Principle (HEAP) for Autonomous System Development", Proceedings of the Third Annual Conference of AI, Simulation and Planning in High Autonomy Systems, Integrating Perception, Planning and Action, pp. 176-180, 1992.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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